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2023-12-05...真正的創業投資高手都是贝叶斯主义者-9
九、理解贝叶斯的局限，小心应对黑天鹅事件 当 “贝叶斯”遇见“黑天鹅”，会发生什么？贝叶斯推理是根据新的证据更新信念，而不是推翻旧有的信念。 但是，如果旧有的信念是全世界的天鹅都是白的，这时候观察到一只天鹅是黑色的，那么我们难道不应该彻底... 84 -
2023-12-05...真正的創業投資高手都是贝叶斯主义者-6
六、别太完美，降低自己被证伪的概率 贝叶斯推理和波普尔的证伪主义可能看似截然不同，但是它们其实在某种程度上是相似的。 首先，让我们简单地回顾一下这两种思想： 1、贝叶斯推理：在这个框架中，我们根据新的证据不断地更新我们的信念。我们不断地在我们的模型或者理论中添加... 84 -
2023-12-05...真正的創業投資高手都是贝叶斯主义者-2
二、快速行动和迭代，打造 “知行一体”的反馈飞轮 贝叶斯思想强调快速迭代、快速行动。只有通过实践，我们才能得到反馈，从而不断学习和进步。 我们总是说“知行合一”，但这个词到底啥意思呢？
知行合一，简称... 127 🈶🖼️ -
2023-02-08...迈向通用人工智能AGI之路：大型语言模型LLM技术精要-9
代码预训练增强LLM推理能力
以上是目前利用Prompt激发LLM模型推理能力的三种主流做法，而关于LLM的推理能力，目前还观察到一个有趣且费解的现象：除了文本外，如果能够加入程序代码一起参与模型预训练，则能大幅提升LLM模型的推理能... 95 -
2023-02-08...迈向通用人工智能AGI之路：大型语言模型LLM技术精要-5
学习者：从无尽数据到海量知识
从目前研究结果看，Transformer是足够强大的特征抽取器，尚不需要做特别的改进。那么通过预训练过程，Transformer学到了什么？知识是如何存取的？我们又如何修正错误知识？本节讲述这方面的研究进... 130 -
2019-10-11...1 引子在本系列的2，3，4季中，我们分别介绍了神经网络的生物学背景，最早的关于神经元的数学模型，以及具有学习功能的感知机。我们现在已经知道，如何学习神经网络的参数是最为关键的问题，这个问题从宏观上看实际上跟求解2的平方根并没有本质不同，即需要一个迭代过程(梯度下降)不断更新模型的参数。在一个著名的Adaline模型(... 218
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2019-10-11...VC 维 由此可见，随着数据n的增长，对数据分类的能力反映了模型的性能。在之前，我们用Shattering Coefficient 即N(F,n)度量模型对数据的分类能力。实际上， 还有另一个更加著名的度量标准，VC维。此概念由Vladimir Vapnik与Alexey Chervonenkis提出。 定义： ... 190
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2019-10-11...最优分类器与理想的统计学习在对于任意的数据集（X,Y）损失函数L以及联合概率分布p(x,y)，那么是否存在一个能将期望风险降到最低的最优分类器？实际上，这个分类器是存在的，即贝叶斯分类器fb。它是各种分类器中分类错误概率最小或者在预先给定代价L的情况下平均风险最小的分类器, 它的设计方法是按照贝叶斯决策理论进行设计的一... 180
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